パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、十分な情報に基づいたマーケティングの意思決定を行うためには、ユーザーの行動（顧客のさまざまな経路、デジタルフットプリント、エンゲージメントパターン）をより深く理解することが重要です。

その意味で、クリックストリームデータ、つまりユーザーのオンライン活動の包括的な記録は、ユーザーの行動パターンに関する実用的な洞察力の最も貴重な情報源の1つであります。

この記事では、クリックストリームデータの基本的な定義や例から、メリット、ユースケース、ベストプラクティスまで、マーケティングチームが知っておくべきことをすべて取り上げます。

クリックストリームデータとは？

ウェブ解析の一形態として、クリックストリームデータはユーザーのオンラインアクティビティの追跡と解析に焦点を当てています。これらのデジタルブレッドクラムは、ユーザーが訪問したウェブサイト、閲覧したページ、ページに費やした時間、次に行った場所についての洞察力を提供します。

クリックストリームのパイプラインは、ユーザーがどのようにウェブサイトをナビゲートするかという一貫したパターンを認識するのに役立つ「ロードマップ」と見なすことができます。

とはいえ、1人のユーザーのセッションから収集したクリックストリームデータを解析しても、多くを学ぶことはできません。しかし、大規模なクリックストリームデータセットを適切に解析することで、消費者のオンライン行動やトレンドに関する豊富な情報を得ることができます。
クリックストリームデータの収集には多くの目的がありますが、主な目的は変わりません。訪問者の行動やオンラインアクティビティに関する貴重な洞察力を得て、より良いユーザー体験を提供し、コンバージョンの可能性を向上させることです。

追跡している特定のイベントに応じて、クリックストリームデータは以下のことを明らかにすることができます：

• 訪問者がどのようにウェブサイトに到達したか
• 訪問者が検索エンジンに入力したキーワード
• 訪問者が最初に訪れたページ
• ウェブサイトの最も人気のあるページやセクション
• ページ滞在時間
• ページ内のどの要素に、どのような順序で接触したか
• クリック経路
• コンバージョン、キャンセル、カート放棄のタイミング
• ユーザーがウェブサイトを離れた後、どこに移動したか

お分かりのように、このタイプのデータを収集し始めると、ユーザーのオンライン・ジャーニーやウェブサイトとのさまざまな関わり方について、訪問者の個人情報を含むことなく、かなり多くのことを学ぶことができます。

クリックストリームデータの種類

すべてのクリックストリームデータは、ユーザーがウェブサイトやモバイルアプリケーション、またはその他のデジタルプラットフォームをナビゲートしている間に発生したインタラクションの記録を保持しますが、2つのタイプに分けることができます：

• 集計（ウェブトラフィック）データは、特定の時間枠内でのウェブサイトなどのデジタルプラットフォーム上の総訪問数とユーザーインタラクションの包括的な洞察力を提供します。
• 非集計データは、より小さなセグメントに分割され、個々のユーザーのオンライン行動に焦点を当てます。

覚えておくべきことの一つは、ユーザーの行動に関する貴重な洞察力を得て、連続したパターンを明らかにするには、強力なツールと完全なクリックストリームデータセットへのアクセスが必要だということです。Matomo のイベントトラッキングは、ウェブサイトやモバイルアプリでのユーザーインタラクションの包括的なビューを提供することができます。

ユーザーがウェブサイトを訪問した際にトラッキングしている特定のイベントに基づいて、クリックストリームデータを含めることができます：

• ウェブナビゲーションデータ：参照URL、訪問ページ、クリックパス、終了ページ
• ユーザーインタラクションデータ：マウスの動き、クリック率、スクロールの深さ、ボタンのクリックなど。
• コンバージョンデータ：フォーム送信、サインアップ、トランザクション
• 時間データ：ページロード時間、タイムスタンプ、最終ログイン日時
• セッションデータ：期間、開始、終了時間、セッションごとの閲覧ページ数
• エラーデータ： エラーデータ：404エラー、ネットワークやサーバーのレスポンスの問題

クリックストリームデータの利点と使用例

クリックストリームデータの収集が提供する実用的な洞察力により、行動パターンやトレンドの特定、競合他社のパフォーマンスの調査から、マーケティングチームのカスタマージャーニーのマッピングやROIの改善まで、幅広いユースケースに対応できます。

世界のクリックストリーム解析市場レポート2024によると、クリックストリーム解析の主な用途には、クリックパスの最適化、ウェブサイトとアプリの最適化、顧客解析、バスケット解析、パーソナライゼーション、トラフィック解析などがあります。

クリックストリーム解析データから明らかになる行動パターンやユーザーの嗜好は、様々な用途に利用することができます。

カスタマージャーニーマッピング

クリックストリームのデータにより、E コマース顧客のオンライン・ジャーニーを解析し、彼らがどのようにウェブサイトをナビゲートするかについての洞察力を得ることができます。クリック経路を包括的に把握することで、最初の認知からコンバージョンまでの各段階におけるユーザーの行動を理解し、最も効果的なタッチポイントを特定し、コンバージョンの可能性を高めるためにジャーニーを微調整することが容易になります。

顧客動向の把握

クリックストリームデータ解析は、トレンドや行動パターン（ユーザーがウェブサイトに到達し、どのようにインタラクションを行ったかにおける最も一般的な順序や類似点）を特定するのにも役立ちます。

考えてみてください。クリックやインタラクションのシーケンスや繰り返し発生するパターンに関するこれらの洞察力を、チームの強みにする方法はたくさんあります。

一例を挙げましょう：

コンテンツやCTAの中には、訪問者の行動を促すのに効果的なものがあることを明らかにすることができ、他のページをどのように最適化すべきか、また将来的に何を作成するよう努力すべきかがわかります。

サイト放棄の防止

カート放棄は、オンライン小売業者にとって依然として深刻な問題です：

最近のレポートによると、2023年第4四半期における世界のカート放棄率は83%でした。

つまり、10人中約8人のeコマース利用者がショッピングカートを放棄していることになります。最も多い理由は、追加コスト、ウェブサイトの読み込み時間の遅さ、購入前にアカウントを作成する必要があることです。

カート放棄の予測に加え、クリックストリームデータ解析により、訪問者の多くがウェブサイトから離脱する傾向のあるページを明らかにすることができます。このような離脱ポイントは、何かが思うように機能していないことを示す明確な指標となり、それらを特定できれば、問題に対処してコンバージョンの可能性を高めることができます。

マーケティングキャンペーンROIの向上

前述したように、クリックストリームデータ解析はカスタマージャーニーに関する洞察力を提供します。しかし、このデータを使用してマーケティング効果を追跡できることに気づいていないかもしれません。

世界のデジタル広告費は伸び続けており、2026年には8,360億ドルに達すると予想されています。どのマーケティング・チャネルに投資するかを決定する際に、正確なデータに頼ることが極めて重要である理由は容易に理解できます。

デジタルマーケティングと広告の予算を、SEO、クリック課金（PPC）広告、ソーシャルメディアキャンペーンなど、コンバージョンの促進に影響するチャネルに確実に割り当てたいものです。

クリックストリームのEコマースデータとコンバージョン率を組み合わせれば、Matomoのゴールレポートで後者を見つけることができ、より良いマーケティングの意思決定を行うための強固でデータ駆動型の基盤を得ることができます。

より良いユーザーエクスペリエンス（UX）の提供

クリックストリームデータ解析により、特定の「ペインポイント」（ウェブサイトの使いにくく、顧客のフラストレーションを引き起こす可能性のある領域）を特定することができます。

これがビジネスにどのように役立つかは明らかです：

これらのペインポイントを特定すれば、ウェブサイトのレイアウトに必要な変更を加え、ユーザーが直面する可能性のある技術的な問題に対処することができます。

クリックストリームデータの収集 ツールと法的影響

これまで述べてきたようなメリットを享受するには、クリックストリーム解析に対応できる強力なツールが必要です。しかし同時に、クリックストリームデータの収集を通して、ユーザーのオンラインプライバシーを尊重する必要があります。

一般的に、ユーザーのオンライン活動に関するデータを収集するには、ウェブ解析ツールとサーバーのログファイルの2つの方法があります。

ウェブ解析ツールは、より一般的に使用されているソリューションです。ウェブサイトのデータを収集・解析するために特別に設計されたこれらのツールは、ブラウザで実行されるJavaScriptタグに依存し、ユーザーの行動に関する実用的な洞察力を提供します。サーバーログファイルもデータの金鉱となり得ますが、そのデータは未加工でフィルタリングされていないため、解釈や解析がより難しくなります。

そのため、クリックストリームを進める上で、コンプライアンスという大きな課題があります。

Googleがウェブ解析市場の支配的なプレイヤーであることに変わりはありませんが、Matomoが大きなアドバンテージを持っている分野があります。

Matomoは、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）を含むプライバシー法に従って運用されており、Googleアナリティクスに代わる倫理的な選択肢となっています。

言うまでもないことですが、データプライバシー法（最も話題になっているのはEUが導入したGDPRの枠組み）への準拠は、見過ごすことのできないものです。

GDPRは2018年にEUで初めて施行されました。それ以来、EUに拠点を置くユーザーの個人データを米国に移転したMeta Platforms, Inc.が2023年に受けた12億ドルの罰金を含め、コンプライアンス違反に対していくつかの罰金が科せられています。

クリックストリーム解析データのベストプラクティス

大量のクリックストリーム解析データを処理することは、その価値が高いほど複雑で、時には圧倒されることもあります。

ここでは、クリックストリーム解析のベストプラクティスをご紹介します：

目標を明確にする

ゴールと目的を明確にするために時間をかけることが重要です。

クリックストリームのデータセットから何を学びたいのか、どのような結果を得たいのかが明確になれば、クリックストリームのパイプラインを進める前に、一度に全てに取り組もうとするのではなく、範囲を絞りやすくなります。

以下に、クリックストリーム解析で設定できる目標と目的の例をいくつか示します：

• ユーザーの行動パターンの把握と予測
• マーケティングキャンペーンとROIの最適化
• コンバージョンを特定のマーケティングタッチポイントやチャネルに帰属させます

データの解析

クリックストリーム解析データを収集することは、方程式の一部に過ぎません。自由に使える最も包括的なデータセットを持っていても、それを解析・解釈するスキルセットがなければ、実質的に無価値です。

つまり、クリックストリームパイプラインは、ユーザー行動に共通するシーケンスや一貫したパターンを発見する段階なのです。

クリックストリームデータ解析では、様々なアプローチ、モデル、テクニックを用いて、大規模なデータセットから実用的なインサイトを抽出することができます。

以下はその例です：

• クリックストリームのEコマースデータを扱う場合、ファネル解析やコンバージョン解析を行い、ユーザーがセールスファネルを通過する際のコンバージョン率を追跡します。
• 共通の特徴に基づいてユーザーをグループ化して解析したい場合、Matomoを使ってコホート解析を行うことができます。
• コンバージョンやカート放棄の予測など、利用可能なデータに基づいて将来の傾向や結果を予測することが目的であれば、予測解析を優先しましょう。

データの整理と可視化

クリックストリームのパイプラインが終わりに近づいたら、データをどのように提示し、伝えるかについて考え始める必要があります。そのためには、データをわかりやすく視覚化するのが一番です。

迅速な意思決定を促進する、消化しやすいフォーマットの例をいくつかご紹介します：

• ユーザー・ジャーニー・マップは、ウェブサイトにおけるインタラクションの正確な順序とユーザーの流れを図示したものです。
• ヒートマップは、ウェブサイト訪問者のアクティビティをグラフィカルに（通常は色分けして）表したものです。
• ファネル解析：上部は広く、下部に向かって徐々に狭くなり、ユーザーがパイプラインの様々な段階を通過し、離脱します。

Matomoでクリックストリームデータを収集

クリックストリームデータは、最初のインタラクションから最後のインタラクションまで、ウェブサイト訪問者のジャーニーを追跡し、ユーザーの行動を理解する上で欠かすことのできないデータです。リアルタイムの洞察力を提供することで、クリックストリームのパイプラインは、全体像を把握し、曲線の先端にとどまり、マーケティング活動について情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

Matomoは、正確なデータとGDPRやその他のデータプライバシー規制へのコンプライアンスを提供し、ウェブ解析のニーズをすべて満たすことができるオールインワンの倫理的なプラットフォームです。100万を超えるウェブサイトがウェブ解析にMatomoを使用しているのはそのためです。

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